AI高考数学考了134分，人类的噩梦开始:学霸淘汰，老师下岗，社会分层？

2017-06-12 恩美创投圈

今年的高考很特别，人工智能第一次走进考场与中国考生PK。

学霸君推出的Aidam最终在数学考试中拿下了134分，而且仅仅用了9分47秒的时间就完成了所有考试题目。成都准星云学科技有限公司推出的AI-MATHS，在考前仅做了500套试题，在数学考试中也只用了22分钟就完成了全部题目，最终分数105分。

学渣说到"我蒙题都没这么快"，与他一同考试的6位高考状元答题花了1小时，平均得分135分。

图为学霸君答题现场

图为成都准星云学推出的AI-MATHS答题现场

这背后有一个好消息一个坏消息。好消息是虽然仅仅差了一分，但人工智能7到15秒就能回答一道数学题，还有详细解题过程，有了它，妈妈再也不用担心我的学区房！

坏消息是再过几年人工智能全科都考过学霸了，亦如碾压围棋世界级九段高手柯洁那样，状元再也不是人类的专利，老师也可能被AI代替。

人工智能PK全球状元

6月7日晚在北京和成都两地，AI第一次走进高考考场与人类一争高下。这是国内AI从游戏领域第一次将触角伸向高考，目标箭指无数学渣闻风丧胆的学科——数学，这对人工智能来说却是最容易的科目。

这两位参加高考的最新物种分别是学霸君推出Aidam和成都准星云学科技有限公司推出的AI-MATHS。为了避免泄题，考试在7日下午高考数学科目结束后进行，关闭外部网络由专业公证人员监考，输入电子版试卷读题，然后AI程序给出答案。

高考机器人在中国才迈出第一步，但在国外AI的目标已经剑指顶级学府。日本早在2011年就开始了AI考试程序的研发工作。通过六年的不断迭代，日本国立信息研究所自主开发的人工智能(AI)程序在日本的大学入学标准考试中拿到了511分，超过日本考生平均分416分将近100分！

511分的成绩什么概念？这意味着AI在日本会被80%的院校录取。这已经碾压了无数勤学苦练的人类，但更劲爆的是日本的高考机器人预计在2021年达到日本最高学府——东京大学的录取线，向高考状元挺近。

6月5日，马斯克（PayPal、太空探索技术公司、特斯拉以及SolarCity四家公司的CEO）回复了来自《新科学家》杂志的一条Twitter消息。这条消息分享了一篇文章，其中做出了令人担忧的预测：专家认为，人工智能将在2060年击败人类。马斯克在Twitter消息中表示：“更接近的时间或许是2030年至2040年。2060年这个结果可能来自线性推断，但实际的发展是指数式的。”

AI备战高考提升机器学习能力

高考不仅仅提升了众多学生的学习能力对于AI也是一样。

开发日本高考机器人的新井纪子教授说：“沃森项目是单纯以理解自然语言为目标的。但是，开发真正的人工智能，不应只满足于自然语言的处理，还需要‘听懂人说的话’（语音识别）以及‘理解图像’（图像识别）等各种各样的技术。”

众所周知，在解答大学入学考试题时，不仅需要具备对语言的理解能力，还需要有理解图像的能力，以及回答听力问题等方面的技巧。所以，参加大学入学考试对人工智能的进步来说是一个很好的目标。

以上述英语试题为例，上面的插图是英语听力试题的选择项。问题的内容是妈妈与儿子之间的对话。

儿子问：“蛋糕上怎么摆放蓝莓好呢？”

妈妈回答说：“在奶油与奶油之间各放一个蓝莓吧。”

问题：这段对话中所说的摆法是哪一个图？

人如果听懂了英语，一定明白③是正确答案。但是，让计算机选择这个答案是非常困难的。

计算机中其实储存了草莓水果蛋糕、法式栗子蛋糕等很多种类的蛋糕信息。但是，与插图完全一样的蛋糕信息却没有。所以，让它认识到图中圆的物体是蓝莓、白的物体是奶油，是一件困难的事情。

这个问题的根源在于计算机不理解所谓蓝莓和蛋糕的概念。在机器人脑子中，蛋糕就"蛋"和"糕"的结合，但现实中的蛋糕，是与“香甜”、“庆祝的时候经常吃的”等印象关联，包含了各种意象的概念。

而人类任何对蛋糕的描述都是不精确的，无法教会机器，所以计算机不能正确理解“蛋糕”。但有了神经网络模型后，对蛋糕的描述工作交由机器去做，人类只需要提供很多蛋糕的图片即可，因此大数据+深度学习+神经网络可以慢慢的理解一些图形的含义。但神经网络的原理只是很浅层的模仿大脑，而不是真正仿制大脑，所以它远没有人类大脑的能力，所以它需要"狠多"大数据，不能举一反三，有很高的错误率。

春晓资本董事AI方向投资负责人和平对品途商业评论表示：“虽然人工智能目前还处于初级阶段，但高考本身就是程式化的内容居多，几年内攻克高考对于AI来说不是难事。”

AI将会颠覆高考

人类的内心活动主要是感知、记忆、认知、判断与决策等几个层级概念，模仿人脑，进行人工智能的研究不仅十分热点，而且具有战略性意义。

“高考机器人是一个人工智能在细分领域的一个试点，它的意义在于要找到一个大众都知道的，公正公平的测试环境，使其具有公认属性，以验证计算机在复杂信息输入的情况下，有合理的信息输出。”新井纪子教授说。

已经完成C轮一亿美金融资的学霸君创始人兼CEO认为"AI在教育领域拥有丰富的应用场景，使机器判卷，个性化指导，个性化作业变成可能，老师和学生的学习效率可以大幅度提升。"

前一段时间阿尔法GO战胜九段世界高手柯洁之所以备受瞩目是因为围棋是世界上最复杂的游戏之一。人的脑力很难处理围棋高达2的381次方的变化选择，围棋游戏体现人类智慧中联想、预断、决策等不能量化的精髓。

让计算机挑战围棋高手中的高手，对DNA是01进制的计算机来说，也是无法完成如此大的计算冗余，考验的就是计算机在近几年飞速发展的决策机制和自学习能力，意义非凡。

虽然计算量极其巨大，但围棋的规则相对简单。高考机器人的泛化知识库的大量规则，远远比围棋的黑白子规则复杂。但二者都是对计算机在规则或语言理解、推理演绎联想能力和决策判断力上的一个重大考验，高考机器人甚至要面对价值观、意识形态、艺术等很多不可量化的东西。可这其中的东西一旦实现，就意味着里程碑似的的突破！

我们可以设想如果利用这些人工智能技术，实现一个集“批阅主观题、个性评测分析、自适应学习”于一体的“智能机器人老师”，这会是多么恐怖的事情。我们还可以利用人工智能技术将现有义务教育阶段的数学知识体系全部串联成知识网，像老师一样对学生记忆能力、理解能力、思维能力和学习习惯的问题进行分析，从而实现个性化辅导。

对学生来说，这样的AI完全可以实现“24小时定制机器人家教”，对答案进行评判，识别思考误区和知识短板，并予以指导。

高考机器人技术可以想象的空间太多，如果真深入下去还真能颠覆整个教育模式。也许某一天，高三学生再也不用苦于自己做的卷子可以绕地球一圈，只需要一个人工智能老师对学生因材施教，他就可以节约很多时间去做更多有创造力的事情，比如谈个恋爱。

如果有一天，所有学生都能依托人工智能轻轻松松拿满分，那应试教育的意义完全失去了。

硬币的另一面

应试教育如果取消了，作为考生或者是考生家长的你也千万别高兴的太早。

斯坦福大学顶尖AI专家的书《人工智能时代》就有一个真实故事：

内斯特父母是安装电话线的移民，他们坚信大学教育会成为更好生活的通行证。内斯特在获得文凭后，花了3个月递出1800份简历才找到一分工作。在公司，他从不旷工，即使生病，每天准时到岗，主动加班。后来，公司转卖，他又开始找工作。

经历笔试面试，和100个人竞争后，他得到了父亲一样的工作——安装电缆线和网线。一周连续工作六天，每天12或14小时，拒绝加班就要被终止合同。虽然毫无职业发展的可能，但他对这份工作和薪水充满感激，平静地接受事实。

但人工智能终将会打破这份难得的平静。有一种技术叫广域高带宽无线通信，可以轻松地淘汰安装网线这类工作，如果这个方法推广开来，创业者可以在丰厚的财产上再增加一笔可观的收入，而数以百万正在从事这一工作的人，不知将去往何处？

内斯特的命运如今也摆在广大普通中国考生的面前，甚至是教师的面前。对于渴望靠高考改变命运的平凡考生来说，如果“没有高考的跳板，连体力劳动和脑力劳动技能都将被人工智能取代，我们还能做什么？”

书中指出AI会成为富人的工具，"穷人拼尽毕生努力，仍然难以争取到富人唾手可能的东西。"平凡的我们永远不希望AI带给我们这样的世界。

附：下一个被AI入侵的领域会是什么？

AI已经渗透到工业、商业和人们生活的方方面面。2000年，高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台雇佣了600名交易员。但今天，这里只剩下两名交易员“留守空房”。瑞银也没有落后，这是8年前瑞银集团的交易大厅：

现在的交易大厅却成了这个样子：

吴恩达曾说：“正如100年前电力的出现改变了世界一样，今天我很难想到有一个行业是未来几年内AI改变不了的。”那下一个被AI入侵的是哪个领域？星河研究院今天将带来CB Insights对AI领域现状的介绍和分析。

这里的AI类别包括行业通用的AI解决方案，例如高级视觉和语言处理系统，以及使用预测算法解决诸如医疗健康、网络安全、商业和金融等特定行业问题的初创企业。

应用范围从电子商务搜索引擎和CRM的聊天机器人，到基于深度学习的网络安全解决方案和机器学习辅助的医学成像和诊断。不包括按需出租车服务、AR/VR和以硬件为重点的机器人初创企业。融资金额只包括股权投资和债券投资。

AI领域投资2016年达到新高

根据CBInsights的数据，从2012年起至今，人工智能领域的投资数量已有2250笔，总投资金额达到近149亿美元。2016年的投资数量达到了698笔，是2012年的近5倍。

最高的是自动驾驶公司Zoox，获得2亿美元的融资，网络安全公司StackPath和医疗健康大数据公司Flatiron分别以1.8亿美元和1.75亿美元分列二、三位。

人工智能领域的投资机构中，VC和CVC是投资机构中贡献最多的，2016年总共贡献了665笔投资。

Intel Capital是累计投资人工智能公司最多的投资机构，共计27家，Data Collective和NEA分别以26家和24家紧随其后。

在孵化器／加速器中，Y Combinator是人工智能领域投资最多的，总计61家。

谷歌最活跃，苹果发展缓慢

从2012年开始，谷歌、Facebook、英特尔等科技巨头就开启了人工智能的并购“竞赛”，至今为止已经有200多起并购事件，其中2017年第一季度就有30多起。

谷歌无疑的最活跃的，已经收购了11家人工智能相关的公司，包括对AlphaGo的创造者DeepMind的收购。苹果也在通过不断的收购提高自己在人工智能领域的竞争力，它以并购7家公司排在谷歌之后。这场“竞赛”的新晋者还包括福特，Sophos和亚马逊。亚马逊一直致力于自己开发人工智能应用，在2014年之后也开启了收购模式。

我们再来看一下微软、谷歌、亚马逊、Facebook和苹果五家巨头的人工智能技术专利情况，这也反应了这五家公司的技术创新实力。从2009年开始，微软是专利最多的公司，大约申请了200个专利，谷歌排名第二，约有150多项。

在人工智能领域，苹果一直发展非常缓慢，这与他们在科技领域的地位极不相符。近期，苹果似乎也意识到了这个问题，2016年底挖来了Russ Salakhutdinov担任人工智能负责人，希望在人工智能领域有所突破。

注：从提交专利申请到专利申请发布的时间很长，从几个月到2年不等，这意味着2013年之前提交的专利在这里应该是基本完成的，但2014年之后提交的申请很有可能还没有完成。

一季度投资最热领域是金融科技/保险

这是人工智能应用领域的投资热力图，从这个图我们可以看出人工智能几乎在各个行业都已经有了应用。

应用的最早、最广泛的是医疗健康领域，该领域也是人工智能投资的最热领域，自2012年以来共有270笔交易。AI通用技术解决方案领域的投资在2016年也达到高点，共有79笔投资交易。

而金融科技及保险领域是2017年第一季度的主要人工智能投资领域，已经有超过30笔投资交易。销售及CRM领域的人工智能公司获得投资的数量在2016年翻了一番，2017年第一季度的投资数量排在第三位。网络安全领域的人工智能公司获投数量也在2017年第一季度回升。

1、医疗领域中影像及诊断AI应用最多

与其他的领域相比，医疗健康领域是自2012年以来人工智能获得最多投资的领域，2016年更是达到最高点。获得最高额融资的是独角兽Flatiron Health（1.75亿美元C轮）和碳云智能（1.54亿美元A轮）。今年第一季度，医疗健康领域的人工智能投资数量已经有22笔，总额1.3亿美元，包括癌症诊断公司Freenome的6500万美元A轮融资。

自2012年以来，该领域的人工智能投资有73%是美国的初创公司，英国站9.2%，以色列占3.7%。但非美的公司占比越来越高，2016年非美的企业已经占到35%，2017年第一季度非美的企业占到了45%之多，主要来自英国、以色列、印度、荷兰和芬兰。在医疗人工智能领域中，影像及诊断是人工智能应用最多的领域。

在该领域值得关注的初创企业有癌症诊断公司Freenome、预测风险分析公司KenSci、慢性病早期检测公司HealthReveal、医疗影像公司BayLabs和认知治疗/精神健康公司Koko等。

2、商业领域AI公司一季度已融资1亿美元

2012年到2016年，商业领域的人工智能公司已经获得了近200笔投资。2016年融资金额最高的是云计算营销平台BloomReach（5600万美元D轮）以及新加坡的图像识别公司TraxImage Recognition（4000万美元C轮）。2017年第一季度，已经有21笔投资，总融资金额达到1亿美元，其中最高的仍然是Trax Image Recognition的D轮2000万美元。

在该领域值得关注的初创企业包括为零售商提供地理位置服务的Databerries、商业领域的聊天机器人Niki.ai、服装领域的Vue.ai，店内消费者行为分析公司Mod.Cam和电商搜索引擎公司Twiggle等。

3、广告营销领域AI公司融资数量有所下降

使用人工智能算法的广告和营销初创公司在2015年获得的融资数量达到最高值，达到50笔，2016年略有下降，达到47笔。2016年最高金额的融资来自营销分析公司Datorama（3200万美元C轮）和认知内容平台Persado（3000万美元C轮）。今年第一季度，投资者一共投入1150万美元，绝大部分投给了早期公司，例如视频广告公司Uru和电子邮件营销公司EmaticSolutions等。

在这个领域值得关注的初创企业包括通过即时消息机器人获客的公司OctaneAI、电子邮件营销公司Ematic、通过机器学习来降低流失率的营销解决方案公司Amplero和聊天机器人公司Automat等。

4、对物联网领域的AI企业投资火热

投资于物联网和工业物联网领域（（IoT和IIoT））人工智能企业的投资金额在2016年翻了一番，达到4.23亿美元。融资金额最高的是IIoT能源领域的初创企业Stem（1亿美元），接下来是独角兽公司C3 IoT（7000万美元D轮）。2016年该领域的投资数量也几乎是2012年的9倍。

在该领域值得关注的初创企业包括IoT设备的个性化平台Neura、车队管理的分析和洞察平台Netradyne、石油／天然气领域的预测分析公司Kayrros和监控婴儿活动的Nanit等。

除了上述这些领域，人工智能也在其他的领域开始得到应用，例如游戏、合规技术、个人助理、教育等等。人工智能通用技术也将得到长足的发展，它可以拥有类似人类智能的学习能力，可以广泛执行不同领域的任务，而不需要接受培训。正如GoodAI公司的CEO所说：“我并不知道人类何时能够达到通用的人工智能技术，也许是3年，也许是30年，但我相信这将在本世纪内发生。”

注：本文内容文整理自星河互联（ID:xinghehulian）仅供参考，作者：星河研究院，本文仅作分享如若侵权请联系删除。

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